Metodología para implementación de CPPS en SME ́s

Autores Jorge Alberto Gomez Vigoya Harry Andrés Ávila Echeverria Directores Alexánder Cárdenas José Fernando Jiménez

Actualmente las pymes de manufactura en Colombia se han visto afectadas por el surgimiento de la industria 4.0, lo cual ha llevado a que busquen la manera de adaptarse a las necesidades del siglo XXI. Por lo tanto, es de suma importancia plantearse cómo las pymes puedan implementar los avances tecnológicos que vienen junto al nuevo desarrollo industrial dentro de su sistema de producción. A nivel educacional y en el ámbito laboral existen casos de éxito en la aplicación de sistemas ciber físicos de manufactura, pero sigue existiendo una brecha entre estos sistemas y las pymes en Colombia. Así mismo, no existe un estudio que vincule los conceptos de automatización a bajo costo, sistemas ciber físicos de manufactura, pymes e interfaz hombre-maquina. Debido a lo mencionado anteriormente existe la oportunidad de evaluar una metodología que le permita a las pymes en Colombia incorporar las tecnologías enmarcadas en la industria 4.0 dentro del sistema de producción. Para poder elaborar la metodología se desarrollará una fase diagnóstica y por otro lado una de emulación del proceso de manufactura. Este procedimiento se llevará a cabo dentro de la empresa caso de estudio seleccionada, para así poder analizar, mediante el uso de indicadores de productividad, la adopción de las tecnologías. Con el desarrollo de la metodología propuesta, se espera identificar los requisitos para poder implementar un sistema ciber físico de manufactura que responda a las necesidades del proceso de manufactura de la empresa, buscando tener un impacto en su productividad.

Optimization-simulation approach for Operating Room scheduling including surgeons’ preferences and surgeries duration predictions

Autores Camilo Andrés Serrano Velandia Evely Alejandra Pulgarín Alarcón Juan Sebastian Krohne Bermúdez Gabriel Enrique Abello Llanos Director Ricardo Otero Caicedo

Para las instituciones de salud, aumentar la eficiencia en los procesos de gestión interna es un factor clave en la mejora de los servicios de atención al paciente. Sabiendo que los procedimientos quirúrgicos representan una fuente de ingresos vital para los hospitales, una programación ineficiente e inexacta puede causar retrasos, complicaciones o cancelaciones de procedimientos quirúrgicos. En este contexto, se propone abordar el problema de programación de quirófanos, buscando maximizar la utilización y la satisfacción de las preferencias de los cirujanos, mediante un modelo híbrido multiobjetivo que integra un algoritmo genético (NSGA-II) y simulación de Montecarlo. Se generaron horarios, utilizando un modelo de machine learning para predecir la duración de las cirugías mientras se integraron los errores de predicción en la simulación.

Tras la aplicación de nuestro enfoque en el Instituto Roosevelt, se logró un incremento en la utilización de los quirófanos del 3,48% y un aumento en la satisfacción de las preferencias de los cirujanos del 7,64% en relación con la programación del caso de estudio. Esta investigación proporciona una herramienta flexible para que los hospitales realicen la programación de manera más eficiente en función de sus preferencias y configuraciones. Además, se puede adaptar a cualquier esquema de predicción de tiempos quirúrgicos, lo que lo hace útil para ahorrar tiempo y recursos de personal, generando menores costos para el hospital. Esto también puede proporcionar múltiples beneficios para los pacientes porque el modelo los prioriza según su tiempo de espera.